IDoStatistics

Jos tiedät jo Cohenin kappan merkityksen ja sen tulkinnan, siirry suoraan laskimeen.

Mikä on Cohenin kappa?

Cohenin kappa on tilastollinen kerroin, joka kuvaa tilastollisen luokittelun tarkkuutta ja luotettavuutta. Se mittaa kahden arvioijan (tuomarin) välistä yhteisymmärrystä, jotka kumpikin luokittelevat kohteet toisensa poissulkeviin luokkiin.
Tämän tilaston esitteli Jacob Cohen Educational and Psychological Measurement -lehdessä vuonna 1960.

jossa po on arvioijien suhteellinen havaittu yhteisymmärrys ja pe on hypoteettinen sattumanvaraisen yhteisymmärryksen todennäköisyys.

Kappan laskeminen on hyödyllistä myös meta-analyysissä ensisijaisten tutkimusten valinnan aikana. Sitä voidaan mitata kahdella tavalla:

• inter-rater reliabiliteetti: sillä arvioidaan, missä määrin
  kahden ( tai useamman ) riippumattoman tuomarin
• intra-rater reliabiliteetti

tekemät valinnat vastaavat toisiaan: Siinä arvioidaan saman
henkilön osoittaman yksimielisyyden astetta ajallisella etäisyydellä

Cohenin kappan tulkinta

Tulkitaksesi Cohenin kappan tuloksia voit viitata seuraaviin ohjeisiin (ks. Landis, JR & Koch, GG (1977). Havaitsijoiden yhteisymmärryksen mittaaminen kategorisille tiedoille. Biometrics, 33, 159-174):

• 0.01 – 0.20 vähäinen yksimielisyys
• 0.21 – 0.40 kohtalainen yksimielisyys
• 0.41 – 0.60 kohtalainen yksimielisyys
• 0.61 – 0.80 huomattava yhteisymmärrys
• 0.81 – 1.00 lähes täydellinen tai täydellinen yhteisymmärrys

kappa on aina pienempi tai yhtä suuri kuin 1. Arvo 1 merkitsee täydellistä yksimielisyyttä ja arvot alle 1 merkitsevät vähemmän kuin täydellistä yksimielisyyttä.

On mahdollista, että kappa on negatiivinen. Tämä tarkoittaa, että kaksi havainnoitsijaa oli vähemmän samaa mieltä kuin olisi odotettavissa vain sattumalta.

Käytä ilmaista Cohenin kappa-laskuria

Tämän työkalun avulla voit helposti laskea kahden tuomarin välisen yhteisymmärryksen asteen valitessasi meta-analyysiin sisällytettäviä tutkimuksia.
Täytä kentät saadaksesi raa’an yksimielisyysprosentin ja Cohenin kappan arvon.